一种融合表征的农产品推荐算法

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摘 要：针对农产品电商平台，产品季节性强、地域性强、用户行为多变，导致推荐效果不理想的问题，提出了一种融合表征的农产品推荐算法。首先，用长短期记忆网络和注意力网络相结合组成深度兴趣网络，以此来捕获物品的潜在特征；其次，构建用户-商品二部图；再次，利用图神经网络提取图数据的连接信息对每个节点的影响，并更新节点的嵌入式表示，以获取用户的潜在特征；最后，将两种潜在特征通过多层感知机得到待推荐农产品的购买概率，进一步提取和利用了用户行为序列中的用户深度兴趣，并将其融合深度兴趣网络进行推荐。（剩余14825字）

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